L’intelligence artificielle, un pari stratégique à rentabiliser d’ici 2026

Les PDG misent toujours sur l'IA : stratégie contre retour sur investissement à l'horizon 2026

Les dirigeants continuent d’investir dans l’IA malgré des résultats inégaux

Malgré des résultats initiaux encore mitigés, les entreprises poursuivent leurs investissements massifs dans l’intelligence artificielle. Selon des rapports du Wall Street Journal et de Reuters, la majorité des PDG prévoient d’augmenter leur budget IA d’ici 2026, même si les gains mesurables sur l’ensemble de l’entreprise restent difficiles à concrétiser.

Ce décalage entre ambition et résultats illustre où en sont de nombreuses organisations dans leur parcours IA. La technologie dépasse désormais le simple stade des pilotes, mais peine encore à apporter une valeur tangible et durable. Les entreprises se trouvent ainsi dans une phase intermédiaire délicate, mêlant objectifs ambitieux, contraintes opérationnelles, et attentes parfois irréalistes.

Des dépenses qui augmentent, mais des résultats qui tardent

Les budgets consacrés à l'IA dans les grandes entreprises ont fortement augmenté ces deux dernières années. Cette croissance est alimentée par :

• La pression concurrentielle
• Le contrôle accru des conseils d’administration
• La peur d’être dépassé technologiquement

Cependant, les dirigeants reconnaissent de plus en plus ouvertement les limites actuelles de l'IA. Les bénéfices sont souvent fragmentés, les projets pilotes échouent à évoluer à l’échelle de l’entreprise, et l’intégration des systèmes IA aux outils existants engendre des coûts croissants.

Une enquête du Wall Street Journal révèle que même si les résultats immédiats sont flous, la plupart des PDG considèrent désormais l’IA comme essentielle à leur compétitivité future. Pour eux, l’IA ne peut plus être vue comme un projet optionnel, mais comme une compétence stratégique à développer progressivement.

Pourquoi les projets IA peinent à se généraliser

Le principal obstacle reste le passage de l’expérimentation à l’adoption à grande échelle. De nombreuses entreprises lancent des pilotes au sein de différentes équipes, mais sans coordination globale ni normes partagées. Cela freine la scalabilité et la création de valeur.

Comme le signale Reuters, les entreprises rencontrent souvent des difficultés liées à :

• La qualité des données
• L’intégration des systèmes
• Les exigences réglementaires
• La gouvernance et la sécurité

Les lenteurs se situent également dans l’organisation même du travail : responsabilités floues, décisions ralenties par les départements juridiques, sécurité ou IT, etc.

Le coût de l’infrastructure modifie l’équation

Les investissements en infrastructure représentent un autre frein. En effet, l'entraînement des modèles IA exige des ressources élevées en puissance de calcul, en stockage et en énergie. Les coûts liés au cloud peuvent flamber rapidement, tandis que la construction de solutions internes implique des investissements lourds et de longues phases de planification.

Certains dirigeants cités par Reuters expliquent que, dans les premières phases, ces dépenses surpassent souvent les bénéfices attendus de l’IA. Cela force les entreprises à faire des choix stratégiques :

• Centraliser ou non les ressources IA
• Développer en interne ou s’en remettre à des fournisseurs externes
• Définir un seuil acceptable de perte ou de gaspillage

La gouvernance de l’IA devient une priorité pour les PDG

Avec l’accroissement des ressources allouées à l’IA vient aussi un renforcement du contrôle. Les comités de direction, les régulateurs et les audits internes posent désormais des questions plus strictes concernant la rentabilité, la sécurité, et l’éthique de l’IA.

En conséquence, les entreprises mettent en place :

• Des équipes centrales dédiées à l’IA
• Des conseils responsables de la gouvernance IA
• Des alignements clairs avec les priorités métiers

Selon le Wall Street Journal, les entreprises s’éloignent d’une approche expérimentale et floue pour adopter des objectifs plus clairs, mesurables et cadrés. Cela peut ralentir l’innovation, mais garantit une intégration durable et maîtrisée.

Des attentes revues, mais toujours présentes

Contrairement à une impression d’abandon, la persistance des budgets IA traduit en réalité un ajustement des attentes. Les dirigeants réalisent que les bénéfices de l’IA n’apparaissent pas immédiatement, mais se construisent de manière progressive, au fur et à mesure que les données sont structurées, les équipes formées et les processus adaptés.

De nombreuses entreprises réduisent désormais le nombre de cas d’usage, exigent une responsabilité claire pour chaque projet, et cherchent un alignement net avec les résultats commerciaux. Cette approche disciplinée augmente les chances d’un retour sur investissement durable.

Ce que cela signifie pour la stratégie IA à l’horizon 2026

Pour les entreprises qui planifient leur transformation d’ici 2026, le message est clair : l’IA reste une priorité, mais elle exige une gestion rigoureuse. Mieux vaut une stratégie bien gouvernée, ancrée dans les opérations quotidiennes, qu’un investissement massif sans direction claire.

Ceux qui en tireront le plus de bénéfices sont ceux qui considèrent l’IA non comme un projet ponctuel, mais comme une évolution structurelle du mode de fonctionnement de l’entreprise.

Crédit photo : Ambre Estève

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